Análisis de datos de la cadena de suministro

Análisis de datos de la cadena de suministro: cada vez más empresas utilizan el análisis de datos para responder a las interrupciones de la cadena de suministro y fortalecer la gestión de la cadena de suministro (SCM). Actualmente, varias perturbaciones importantes están afectando a las cadenas de suministro. Compartamos el análisis de datos de la cadena de suministro y echemos un vistazo.

Supply Chain 1 Data Analysis analiza de forma exhaustiva los beneficios del big data para la cadena de suministro.

Hoy en día, el big data ha trascendido por completo las exageraciones conceptuales y se ha convertido en un arma importante para el desarrollo empresarial en muchas industrias. En el campo de la gestión de la cadena de suministro, el desarrollo de la tecnología de big data en la industria de aplicaciones está en su infancia, pero creo que con el rápido desarrollo de big data en otras industrias, los big data en la gestión de la cadena de suministro se pondrán al día rápidamente, por lo que la gente inevitablemente surgen grandes preguntas. ¿Qué beneficios pueden aportar los datos a la cadena de suministro? Síganos a Gan y a mí para conocer los beneficios del big data para la cadena de suministro.

Big data y cadena de suministro

1. Por ejemplo, el exclusivo y poderoso modelo de optimización de inventario de SAS puede minimizar los costos de suministro y mejorar la velocidad de respuesta de la cadena de suministro mientras mantiene una alta satisfacción del cliente.

Sus costos de inventario disminuirán entre un 15 y un 30 % durante el primer año, y la precisión de las previsiones futuras aumentará un 20 %, lo que dará como resultado un crecimiento general de sus ingresos del 7 al 10 %. Por supuesto, existen otros beneficios potenciales, como una mayor participación de mercado. Además, al utilizar el sistema SAS, la calidad del producto mejorará significativamente y la tasa de defectos se reducirá entre un 10 y un 20 %.

2. Genere beneficios empresariales recopilando grandes cantidades de datos de los canales de la cadena de suministro y de las redes de instrumentos o sensores en el sitio de producción. Una integración y un análisis más estrechos de estas bases de datos utilizando big data pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la gestión de inventario, los procesos de ventas y distribución y el monitoreo continuo de los equipos. Para que la industria manufacturera se desarrolle, las empresas deben comprender los beneficios de costos que pueden producir los macrodatos. El mantenimiento predictivo de equipos ahora tiene las condiciones para adoptar tecnología de big data. La fabricación se convertirá en la principal fuente de ingresos por big data.

3. Integración de la cadena de suministro del comercio electrónico B2B. Un comercio electrónico fuerte impulsará los planes de producción upstream y downstream: el acoplamiento de ventas downstream. Esta tendencia de atraque es que la gestión de la cadena de suministro de subcontratación de fabricación ascendente solo se centra en la cadena de fabricación y producción (: D).

El paso de la subcontratación de la logística a la subcontratación de la cadena de suministro es un gran salto, que refleja la fuerte competitividad y las capacidades de integración del comercio electrónico, lo que hace posible soportar datos masivos y el acoplamiento entre plataformas y empresas. La integración de la cadena de suministro B-B tiene un fuerte espacio de mercado y puede mejorar el diseño industrial de China, la optimización de la cadena industrial, la optimización de la asignación de la capacidad de producción, la reducción del inventario, la reducción de los costos de la cadena de suministro y la mejora de la eficiencia de la cadena de suministro.

4. Con el desarrollo de la escala de las plataformas logísticas, la integración de los modelos de negocio B-C se ha convertido en una realidad, pero la construcción de plataformas de ejecución logística es un cuello de botella. Existen grandes problemas técnicos en la integración de la cadena de suministro de ventas de productos diversificados, como el ciclo de suministro, el ciclo de inventario, la puntualidad de la distribución, los requisitos de operación logística, etc. Y un centro logístico así es muy difícil.

La construcción de la plataforma de big data impulsará la integración de la cadena de suministro de ventas general; también existen problemas prácticos en el país, como la logística y distribución interregional, las diferencias urbanas y rurales, etc. La supervisión gubernamental es una dificultad importante y una enfermedad incurable, y las plataformas de big data pueden ayudar a ajustar las funciones gubernamentales existentes.

5. Diseño colaborativo del producto. En el pasado, lo que más les importaba a todos era el diseño de productos. Pero ahora, en el proceso de diseño y desarrollo del producto, el personal relevante coopera entre sí, y las fábricas y las capacidades de fabricación también se diseñan y desarrollan simultáneamente. La presión actual es ofrecer al mercado productos más competitivos, de mayor configuración, de menor precio y de mayor calidad, cumpliendo al mismo tiempo con todos estos requisitos, que es el próximo gran valor para las empresas de fabricación e ingeniería. Aquí es donde entra en juego el big data.

¿Cómo implementan las empresas big data?

Para que los datos sean útiles, primero debemos procesar big data y poder * * * disfrutar, integrar, almacenar y buscar datos masivos de muchas fuentes. Para las cadenas de suministro, esto significa poder aceptar datos de sistemas de terceros y proporcionar comentarios más rápido.

El impacto general es una mayor sinergia, una toma de decisiones más rápida y una mayor transparencia, lo que ayuda a todos los involucrados.

Las cadenas de suministro tradicionales siempre han utilizado una gran cantidad de datos estructurados. Las empresas han implementado sistemas avanzados de gestión de la cadena de suministro para almacenar datos de recursos, datos de transacciones, datos de proveedores, datos de calidad, etc. para rastrear la eficiencia de la ejecución de la cadena de suministro, los costos y controlar la calidad del producto.

Los beneficios del big data para la cadena de suministro

Actualmente, el concepto de big data va más allá de los conceptos tradicionales de generación, adquisición, conversión, análisis de aplicaciones y almacenamiento de datos. Sin estructuración y diversificación del contenido de datos, el despliegue de big data enfrentará nuevos desafíos.

Simplemente maneje los desafíos que plantean las grandes cantidades de información que se generan, transmiten y almacenan hoy en día. Actualmente, la cantidad de datos está creciendo de manera explosiva y con la aplicación de M2M (comunicación de máquina a máquina), esta tendencia continuará.

Pero si estos desafíos pueden resolverse, ¿se abrirá un mundo completamente nuevo? El núcleo radica en dos aspectos:

1. Resolver el problema de la generación de datos, es decir, cómo utilizar la tecnología M2M de Internet de las cosas para obtener datos de proceso en tiempo real y virtualizar el proceso de la cadena de suministro. Aprovechando el potencial de estos nuevos conjuntos de datos y combinando información de una amplia gama de fuentes, es posible obtener nuevos conocimientos. De esta forma, las empresas pueden desarrollar nuevos procesos que estén directamente relacionados con diversos aspectos del ciclo de vida del producto. Combinado con esto, se encuentran capacidades de generación de informes y análisis que brindan retroalimentación al proceso, creando un círculo virtuoso de refuerzo.

2. Resolver los problemas de la aplicación de datos y cómo hacer que los datos generados por diversos procesos de conversión de valor en la cadena de suministro tengan valor comercial es la base para desencadenar la revolucionaria productividad de la implementación de datos. La aplicación de big data en la cadena de suministro ya no es un simple "estado de transacción visible" para respaldar la toma de decisiones sobre los niveles de inventario, que la arquitectura ERP tradicional no puede soportar. Por lo tanto, las empresas deben rediseñar el diseño de alto nivel de las aplicaciones de datos y establecer un modelo de análisis de aplicaciones de big data potente e integral para enfrentar el desafío de cómo aprovechar el valor de los datos complejos y masivos.

La aplicación del big data en la cadena de suministro acaba de comenzar. Con el rápido desarrollo de la cadena de suministro, el análisis de big data, la gestión de datos y las aplicaciones de big data, el almacenamiento de big data tiene un enorme potencial de desarrollo en el campo de la cadena de suministro. Solo cuando la inversión en big data se combina con la cadena de suministro puede ser sostenible y a gran escala. Se producirá una industria de desarrollo.

Análisis de datos de la cadena de suministro 2. Análisis de valor de diversos datos en la gestión de la cadena de suministro

En el proceso de gestión de la cadena de suministro, necesitamos definir varios indicadores, recopilar y analizar varios datos, analizar y evaluar el estado de la gestión, identificar brechas y luego especificar plan de acción.

Decimos que todo análisis de datos tiene como objetivo mejorar las condiciones comerciales y crear más valor para los clientes, accionistas y empleados.

Antes de hablar del análisis de valor, hablemos primero de qué es el valor.

A ojos de los clientes

Depende principalmente de si aporta valor.

Por ejemplo, si el proceso de retrabajo del proveedor aparece en la cotización detallada y el cliente debe pagar, es posible que el cliente no esté satisfecho porque siente que estos pasos no le agregan ningún valor.

En pocas palabras, juzgar si se agrega valor desde la perspectiva del cliente depende principalmente de si el cliente está dispuesto a pagar y si se hizo bien la primera vez. Para el proceso de producción, depende principalmente de si la actividad cambia la forma física de la sustancia.

A los ojos del jefe

Primero, depende principalmente de si es necesario.

Por ejemplo, la formación de los empleados, la preparación de diversos informes, las inspecciones de cumplimiento y el control de riesgos no son un valor añadido a los ojos de los clientes, pero son muy necesarios para el jefe, o no hay manera de hacerlo. esta etapa.

En segundo lugar, depende principalmente de si es eficiente.

Bajo el modelo de negocio actual, ¿es el más eficiente, el de menor coste y el de mayor rotación? Es decir, ¿puede generar un mayor retorno de la inversión?

A los ojos de los empleados

¿Cuáles son sus principales demandas para hacer esto?

Que una empresa pueda ayudar a los empleados a ganar dinero depende de satisfacer las necesidades de los empleados antes de satisfacer las necesidades de los clientes y de satisfacer las necesidades del jefe después de satisfacer las necesidades de los clientes.

Imagínese, si las necesidades de los empleados no se satisfacen de manera efectiva, estos no harán todo lo posible para satisfacer las necesidades de los clientes. Si no se satisfacen las necesidades del cliente, no continuará comprando o incluso cancelará los pedidos existentes, por lo que el jefe no ganará dinero.

En el proceso de gestión de la cadena de suministro, los datos se pueden dividir en los siguientes tipos:

1. Datos comerciales

Por ejemplo, cotizaciones de proveedores, de empleados. Los salarios, los diferentes precios como los de los clientes son datos comerciales, determinados principalmente por la oferta, la demanda y la competencia. Para estos datos, ajustamos principalmente la oferta y la demanda mediante comparación horizontal para satisfacer nuestras propias necesidades.

2. Datos de transacciones/procesos

Actualmente, la mayoría de las empresas han digitalizado diferentes procesos de negocio. Una de las principales ventajas de la electrónica es que todos los pasos de la transacción se pueden almacenar digitalmente, lo que hace posible un mayor análisis de los datos.

Por ejemplo, esperamos mejorar el rendimiento de las entregas a los clientes y acortar los ciclos de entrega. Cuando hacemos encuestas lean, pueden ser entrevistas, y luego encontramos dónde está el desperdicio y luego realizamos mejoras específicas. Pero en las entrevistas todo el contenido, siempre que sea expresado por personas, son opiniones, y habrá posiciones detrás de ellas. No es fácil mantener una perspectiva objetiva.

También puede extraer información en tiempo real directamente desde ERP, OA, SRM, CRM y otros sistemas para dejar que la realidad hable por sí misma y ver dónde ha ido el tiempo en el pasado para cumplir con los requisitos de entrega. No solo el tiempo promedio invertido en cada enlace, sino también la fluctuación de su tiempo y el ciclo en el que manejan un negocio específico. Será extremadamente fácil dibujar un mapa de flujo de valor en tiempo real, encontrar puntos problemáticos y confirmar mejoras. agujas.

En tercer lugar, los datos comerciales

Los datos comerciales dependen principalmente del grado de correlación con los objetivos estratégicos de la empresa, ya sean datos del sistema o datos que se pueden corregir, y la importancia rectora de estos datos para el siguiente paso. Es necesario considerar y formular de manera integral indicadores de evaluación de datos comerciales aplicables.

Análisis de datos de la cadena de suministro 3 Cómo hacer un buen trabajo en el análisis de datos de la gestión de la cadena de suministro;

1. Análisis de datos de acceso de proveedores:

Los proveedores pueden ver y Modificar la información de su propia empresa: licencia comercial, certificado de producto, información del producto del proveedor, etc. Al mismo tiempo, los compradores también pueden comparar y seleccionar información de datos proporcionada por varios proveedores.

2. Análisis de datos de demanda de adquisiciones

Administre las necesidades de adquisiciones internas de la empresa a través de un portal unificado. No es necesario utilizar Excel para realizar estadísticas por departamento. Puede cargar directamente los requisitos de adquisiciones. al sistema y luego recopilar y resumir la información de adquisiciones de forma centralizada, lo que mejora en gran medida la eficiencia de la aplicación. La gestión de solicitudes de compra se simplifica y los datos históricos se pueden ver en cualquier momento.

3. Análisis de datos de cotización de adquisiciones y comparación de precios

De acuerdo con las necesidades del negocio de adquisiciones de la empresa, ¿utiliza el sistema de gestión de proveedores para realizar cotizaciones? Plantilla: seleccione el proveedor que necesita iniciar una cotización y el sistema generará una cotización con un solo clic. El sistema envía cotizaciones por lotes y notifica automáticamente a los proveedores correspondientes. Los proveedores solo necesitan ingresar una cotización de precio conveniente y el comprador resumirá y generará automáticamente una lista de comparación de precios basada en la cotización. Los resultados de los datos de comparación de precios son abiertos y transparentes.

Cuatro. Gestión de datos para adquisiciones, entregas, almacenamiento y devoluciones

Cuando los proveedores envían mercancías con un solo clic, la factura se imprimirá automáticamente y se guardará la factura electrónica. Cuando el comprador recibe la mercancía, los datos se pueden transferir automáticamente, eliminando la necesidad de ingresarlos manualmente. Simplemente verifique la cantidad y confirme. Los datos de envío, almacenamiento y devoluciones de ambas partes se sincronizan en tiempo real para evitar retrasos y omisiones de información.

Verbo (abreviatura de verbo) Gestión de conciliación de adquisiciones, facturas y datos de pago

Los datos de envío, almacenamiento y otros se generan automáticamente en tiempo real para resumir el panel, y ambas partes pueden conciliar en línea en tiempo real. La gestión de procesos de conciliaciones, facturas y pagos se puede auditar en cualquier momento.

Análisis de datos de llegada de suministros de verbos intransitivos

El sistema cuenta automáticamente los datos sobre los procesos de colaboración de proveedores, genera automáticamente tableros de evaluación multidimensionales y almacena las llegadas de proveedores. La cantidad, la tasa de llegada oportuna, y la tasa de calificación de cada proveedor se analizan estadísticamente para ver si son consistentes con el contrato, a fin de determinar si pueden continuar cooperando con el proveedor. También ayuda a las empresas a acumular y seleccionar proveedores excelentes a través de la "supervivencia del más fuerte". recurso.